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SignNow MCP Server

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SignNow REST API는 사용자가 서명자, 작성자 및 발신자를 위해 원활한 전자 서명 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다. 문서를 미리 채우고, 여러 서명자를 위한 임베디드 브랜드 워크플로우를 생성하며, 결제를 요청하고, 실시간으로 서명 상태를 추적하세요. 모든 기기에서 간단하고 안전하며 직관적인 서명 환경을 보장합니다.

SignNow API로 할 수 있는 작업:

  • 역할 기반 순서로 서명을 위해 문서 및 문서 그룹 전송

  • 문서에서 재사용 가능한 템플릿 생성

  • 데이터로 문서 필드 미리 채우기

  • 서명 흐름의 일부로 결제 수집

  • 문서 전송, 서명 또는 편집 경험을 웹사이트, 애플리케이션 또는 모든 기록 시스템에 임베드

  • 서명 진행 상황 추적 및 완료된 문서 다운로드

SignNow MCP 서버

AI 에이전트가 SignNow 전자 서명 워크플로우(템플릿, 임베디드 서명, 초대, 상태 추적 및 문서 다운로드)에 STDIO 또는 Streamable HTTP를 통해 안전하고 구조화된 방식으로 액세스할 수 있도록 하는 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다.

mcp-name: io.github.signnow/sn-mcp-server

목차

Related MCP server: Gmail MCP Server by CData

기능

  • 템플릿 및 그룹

    • 모든 템플릿 및 템플릿 그룹 탐색

    • 템플릿에서 문서 또는 그룹 생성 (원샷 흐름 포함)

  • 초대 및 임베디드 UX

    • 이메일 초대 및 순차적 수신자 지정

    • 인앱 경험을 위한 임베디드 서명/전송/편집기 링크

  • 상태 및 검색

    • 초대 상태 및 단계 세부 정보 확인

    • 최종 문서 다운로드 (단일 또는 병합)

    • 프로그래밍 방식의 결정을 위해 정규화된 문서/그룹 구조 읽기

  • 전송 방식

    • STDIO (로컬 클라이언트에 최적)

    • Streamable HTTP (Docker/원격에 최적)

빠른 시작

사전 요구 사항

  • SignNow 계정. 무료 개발자 계정을 만드세요.

  • SignNow 자격 증명: 계정 이메일, 비밀번호 및 애플리케이션 기본 인증 토큰이 필요합니다. 시작하기.

  • 활성화된 SignNow API 애플리케이션.

  • 시스템에 Python 3.11+ 설치됨 (python3 --version으로 확인)

  • UVX 설치됨 (uvx --version으로 확인). 가장 빠른 설정을 위해 권장됩니다.

  • 환경 변수 구성됨

  • 클라이언트가 Streamable HTTP를 지원하는 경우, 로컬에서 실행하는 대신 사전 배포된 서버 URL https://mcp-server.signnow.com/mcp를 사용할 수 있습니다.

빠른 실행 (uvx)

uv를 사용하는 경우 패키지를 설치하지 않고 서버를 실행할 수 있습니다:

uvx --from signnow-mcp-server sn-mcp serve

1. 환경 변수 설정

# Create .env file with your SignNow credentials
# You can copy from env.example if you have the source code
# Or create .env file manually with required variables (see Environment Variables section below)

2. 설치 및 실행

옵션 A: PyPI에서 설치 (권장)

# Install the package from PyPI
pip install signnow-mcp-server

# Run MCP server in standalone mode
sn-mcp serve

옵션 B: 소스에서 설치 (개발용)

# 1) Clone & configure
git clone https://github.com/signnow/sn-mcp-server.git
cd sn-mcp-server
cp .env.example .env
# fill in your values in .env

# 2) Install (editable for dev)
pip install -e .

# 3) Run as STDIO MCP server (recommended for local tools & Inspector)
sn-mcp serve

STDIO는 데스크톱 클라이언트 및 로컬 테스트에 이상적입니다.

로컬/원격 (HTTP)

# Start HTTP server on 127.0.0.1:8000
sn-mcp http

# Custom host/port
sn-mcp http --host 0.0.0.0 --port 8000

# Dev reload
sn-mcp http --reload

기본적으로 Streamable HTTP MCP 엔드포인트는 /mcp에서 제공됩니다. 예시 URL:

http://localhost:8000/mcp

Docker

# Build
docker build -t sn-mcp-server .

# Run HTTP mode (recommended for containers)
docker run --env-file .env -p 8000:8000 sn-mcp-server sn-mcp http --host 0.0.0.0 --port 8000

컨테이너 내부의 STDIO는 많은 클라이언트에서 불안정합니다. Docker 사용 시 HTTP를 선호하세요.

Docker Compose

# Only the MCP server
docker-compose up sn-mcp-server

# Both services (if defined)
docker-compose up

구성

.env.example을 .env로 복사하고 값을 채우세요. 모든 설정은 시작 시 pydantic-settings를 통해 검증됩니다.

인증 옵션

1) 사용자 이름 / 비밀번호 (데스크톱 개발 흐름에 권장)

SIGNNOW_USER_EMAIL=<email>
SIGNNOW_PASSWORD=<password>
SIGNNOW_API_BASIC_TOKEN=<base64 basic token>

2) OAuth 2.0 (호스팅/고급 시나리오용)

SIGNNOW_CLIENT_ID=<client_id>
SIGNNOW_CLIENT_SECRET=<client_secret>
# + OAuth server & RSA settings below

일부 데스크톱 클라이언트를 통해 실행할 때는 사용자/비밀번호만 지원될 수 있습니다.

SignNow 및 OAuth 설정

# SignNow endpoints (defaults shown)
SIGNNOW_APP_BASE=https://app.signnow.com
SIGNNOW_API_BASE=https://api.signnow.com

# Optional direct API token (not required for normal use)
SIGNNOW_TOKEN=<access_token>

# OAuth server (if you enable OAuth mode)
OAUTH_ISSUER=<your_issuer_url>
ACCESS_TTL=3600
REFRESH_TTL=2592000
ALLOWED_REDIRECTS=<comma,separated,uris>

# RSA keys for OAuth (critical in production)
OAUTH_RSA_PRIVATE_PEM=<PEM content>
OAUTH_JWK_KID=<key id>

프로덕션 키 관리

프로덕션 환경에서 OAUTH_RSA_PRIVATE_PEM이 누락되면 재시작할 때마다 새로운 RSA 키가 생성되어 기존의 모든 토큰이 무효화됩니다. 프로덕션 환경에서는 항상 비밀 관리 기능을 통해 영구적인 개인 키를 제공하세요.

클라이언트 설정

VS Code — GitHub Copilot (에이전트 모드) / Cursor

작업 공간에 .vscode/mcp.json / .cursor/mcp.json을 만드세요:

STDIO (로컬):

{
  "servers": {
    "signnow": {
      "command": "sn-mcp",
      "args": ["serve"],
      "env": {
        "SIGNNOW_USER_EMAIL": "${env:SIGNNOW_USER_EMAIL}",
        "SIGNNOW_PASSWORD": "${env:SIGNNOW_PASSWORD}",
        "SIGNNOW_API_BASIC_TOKEN": "${env:SIGNNOW_API_BASIC_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

STDIO (uvx — 로컬 설치 없음):

{
  "servers": {
    "signnow": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "signnow-mcp-server", "sn-mcp", "serve"],
      "env": {
        "SIGNNOW_USER_EMAIL": "${env:SIGNNOW_USER_EMAIL}",
        "SIGNNOW_PASSWORD": "${env:SIGNNOW_PASSWORD}",
        "SIGNNOW_API_BASIC_TOKEN": "${env:SIGNNOW_API_BASIC_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

HTTP (원격 또는 Docker):

{
  "servers": {
    "signnow": {
      "type": "http",
      "url": "http://localhost:8000/mcp"
    }
  }
}

그런 다음 채팅 → 에이전트 모드를 열고 signnow 도구를 활성화한 후 프롬프트에서 사용하세요.

참고: 동일한 구성이 Cursor에도 적용됩니다. MCP 설정(STDIO 또는 HTTP) 아래에 추가하세요. STDIO의 경우 위와 같이 uvx를 사용할 수도 있습니다.

Claude Desktop

데스크톱 확장 프로그램 또는 수동 MCP 구성(개발자 → 구성 편집)을 사용하세요.

단계:

  1. Claude Desktop → 개발자 → 구성 편집 열기

  2. mcpServers 아래에 새 서버 항목 추가

  3. 저장 후 Claude Desktop 재시작

예시:

STDIO (로컬 설치):

{
  "mcpServers": {
    "signnow": {
      "command": "sn-mcp",
      "args": ["serve"],
      "env": {
        "SIGNNOW_USER_EMAIL": "${env:SIGNNOW_USER_EMAIL}",
        "SIGNNOW_PASSWORD": "${env:SIGNNOW_PASSWORD}",
        "SIGNNOW_API_BASIC_TOKEN": "${env:SIGNNOW_API_BASIC_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

STDIO (uvx — 로컬 설치 없음):

{
  "mcpServers": {
    "signnow": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "signnow-mcp-server", "sn-mcp", "serve"],
      "env": {
        "SIGNNOW_USER_EMAIL": "${env:SIGNNOW_USER_EMAIL}",
        "SIGNNOW_PASSWORD": "${env:SIGNNOW_PASSWORD}",
        "SIGNNOW_API_BASIC_TOKEN": "${env:SIGNNOW_API_BASIC_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

HTTP (원격 또는 Docker):

{
  "mcpServers": {
    "signnow": {
      "type": "http",
      "url": "http://localhost:8000/mcp"
    }
  }
}

그런 다음 Claude의 채팅에서 서버를 활성화하고 도구 사용을 시작하세요.

Glama (호스팅된 MCP)

최소한의 설정으로 Glama에서 이 서버를 배포하고 실행하세요:

단계:

  1. Glama에서 서버 페이지 열기: Glama의 sn-mcp-server

  2. 빨간색 "Deploy Server" 버튼 클릭

  3. 환경 변수에 다음을 제공:

    • SIGNNOW_USER_EMAIL

    • SIGNNOW_PASSWORD

    • SIGNNOW_API_BASIC_TOKEN

    • (기타 변수는 기본값으로 둘 수 있음)

  4. Glama에서 액세스 토큰을 생성하고 엔드포인트 URL을 복사하세요. 다음과 같은 형태입니다:

https://glama.ai/endpoints/{someId}/mcp?token={glama-mcp-token}

HTTP 전송을 지원하는 모든 클라이언트(예: VS Code/Cursor JSON 구성 또는 위의 Claude Desktop HTTP 예시)에서 이 HTTP MCP URL을 사용하세요.

MCP Inspector (테스트)

도구 및 스키마를 시각적으로 탐색하는 데 좋습니다.

# Start Inspector (opens UI on localhost)
npx @modelcontextprotocol/inspector

# Connect (STDIO): run your server locally and attach
sn-mcp serve

# Or connect (HTTP): use http://localhost:8000/mcp

도구를 나열하고, JSON 인수로 호출하며, 응답을 검사할 수 있습니다.

도구

각 도구는 간결하게 설명되어 있습니다. 정확한 JSON 스키마를 보려면 MCP 클라이언트(예: Inspector)를 사용하세요.

  • list_all_templates — 간소화된 메타데이터와 함께 템플릿 및 템플릿 그룹을 나열합니다. limit/offset 페이지네이션을 지원합니다 (기본값: 페이지당 50개 항목).

  • list_documents — 문서, 문서 그룹 및 상태를 탐색합니다. limit/offset 페이지네이션을 지원합니다 (기본값: 페이지당 50개 항목).

  • create_from_template — 템플릿/그룹에서 문서 또는 그룹을 만듭니다.

  • send_invite — 이메일 초대(문서 또는 그룹), 순차적 수신자 지원.

  • create_embedded_invite — 이메일 전달 없는 임베디드 서명 세션.

  • create_embedded_sending — 임베디드 "전송/관리" 경험.

  • create_embedded_editor — 필드를 배치/조정하기 위한 임베디드 편집기 링크.

  • send_invite_from_template — 원샷: 템플릿에서 생성 및 초대.

  • create_embedded_sending_from_template — 원샷: 템플릿 → 임베디드 전송.

  • create_embedded_editor_from_template — 원샷: 템플릿 → 임베디드 편집기.

  • create_embedded_invite_from_template — 원샷: 템플릿 → 임베디드 서명.

  • get_invite_status — 문서 또는 그룹에 대한 현재 초대 상태/단계.

  • get_document_download_link — 직접 다운로드 링크 (그룹의 경우 병합된 출력).

  • get_signing_link — 문서 또는 문서 그룹에 대한 서명 링크 가져오기.

  • get_document — 필드 값이 포함된 정규화된 문서/그룹 구조.

  • update_document_fields — 개별 문서의 텍스트 필드를 미리 채웁니다.

  • upload_document — 로컬 파일 경로(file_path), 공개 URL(file_url) 또는 MCP 리소스 첨부 파일(resource_uri)에서 문서를 업로드합니다. file_path의 경우, 확인된 경로는 구성된 안전 기본 디렉토리(기본적으로 사용자 홈 디렉토리) 내에 있어야 합니다. 기본 디렉토리 외부의 경로는 유효성 검사에 실패합니다. 지원 형식: PDF, DOC, DOCX, PNG, JPG, JPEG. 최대 40MB. document_id, filename, source를 반환합니다.

  • send_invite_reminder — 문서 또는 문서 그룹의 보류 중인 서명자에게 서명 알림을 보냅니다.

  • signnow_skills — 번들로 제공되는 SignNow 기술 라이브러리를 쿼리합니다. skill_name을 생략하면 설명을 포함한 모든 사용 가능한 기술이 나열됩니다. skill_name(예: signnow101)을 제공하면 전체 Markdown 본문을 가져옵니다. SignNow 엔티티 유형, 초대 유형 및 도구 매핑을 배우려면 signnow101을 사용하세요.

    • 목록 모드 예시: {"skills": [{"name": "signnow101", "description": "SignNow 101 개념 참조... (간결함을 위해 설명이 잘림)"}]}

    • 가져오기 모드 예시: {"name": "signnow101", "body": "# SignNow 101 — 개념 참조\n..."}

팁: 사용 가능한 기술을 발견하려면 signnow_skills(인수 없음)로 시작한 다음 list_all_templates → create_from_template → create_embedded_* / send_invite 순으로 진행하고, 마지막으로 get_invite_status 및 get_document_download_link를 사용하세요.

FAQ / 팁

  • STDIO vs Docker? 로컬 개발에는 STDIO를 선호하고, Docker 내부에서는 HTTP를 사용하세요.

  • 샌드박스 vs 프로덕션? SignNow의 샌드박스/개발 자격 증명으로 시작하세요. 프로덕션 환경에는 적절한 OAuth와 영구적인 RSA 개인 키가 필요합니다.

  • 정확한 도구 스키마는 어디서 보나요? MCP Inspector 또는 클라이언트의 "도구 세부 정보" 보기를 사용하세요.

  • 예제는 어디에 있나요? 이 저장소의 examples/에서 시작 통합 예제를 확인하세요.

예제

examples/ 디렉토리에는 SignNow MCP 서버를 인기 있는 AI 에이전트 프레임워크와 통합하는 방법에 대한 작동 예제가 포함되어 있습니다:

  • LangChain - langchain-mcp-adapters를 사용하는 LangChain 에이전트와의 통합

  • LlamaIndex - llama-index-tools-mcp를 사용하는 LlamaIndex 에이전트와의 통합

  • SmolAgents - 기본 MCP 지원을 사용하는 SmolAgents 프레임워크와의 통합

각 예제는 다음 방법을 보여줍니다:

  • MCP 서버를 하위 프로세스로 시작

  • MCP 도구를 프레임워크별 도구 형식으로 변환

  • SignNow 기능을 사용할 수 있는 에이전트 생성

  • 환경 변수 구성 처리

예제를 실행하려면:

# Make sure you have the required dependencies installed
pip install langchain-openai langchain-mcp-adapters  # for LangChain example
pip install llama-index-tools-mcp                   # for LlamaIndex example  
pip install smolagents                              # for SmolAgents example

# Set up your .env file with SignNow credentials and LLM configuration
# Then run the example
python examples/langchain/langchain_example.py
python examples/llamaindex/llamaindex_example.py
python examples/smolagents/stdio_demo.py

유용한 리소스

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